中國報告大廳網訊，隨著自動駕駛技術的快速發展，如何提升複雜場景下的行車安全性成為行業關注焦點。近期，某科技公司宣布其研發的VLA（視覺、語言、動作）多模態融合模型即將進入消費市場，這一創新成果為智能駕駛的安全性與適應性提供了全新解決方案。該模型以防禦性駕駛為核心設計理念，通過多維度感知與決策能力顯著降低潛在風險，並計劃於2025年推動超過5款搭載此技術的AI汽車量產上市。

  一、空間語義理解：突破盲區限制的「透視眼」功能

  中國報告大廳發布的《2025-2030年全球及中國模型行業市場現狀調研及發展前景分析報告》指出，VLA模型的核心優勢之一是其對駕駛環境的空間分析能力，能夠有效解決動態與靜態盲區問題。例如在狹窄橋洞轉彎時，系統不僅能識別前方障礙物（如橋墩），還能通過空間推理判斷左前側是否存在視野遮擋區域，並主動規劃減速或繞行策略。這種「透視眼」般的感知技術，使AI駕駛系統能提前預判潛在危險，將傳統盲區風險轉化為可計算的安全決策。

  二、異形障礙物識別：從靜態檢測到動態意圖解析的升級

  針對複雜交通場景中常見的非標準化障礙物（如載貨三輪車），VLA模型實現了從「識別物體」到「理解行為」的跨越。當系統檢測到前方出現三輪車時，不僅能準確分類其類型，還會結合實時路況分析出該車輛可能存在的低速行駛、變道傾向等特徵，並據此生成安全距離控制與避讓策略。這種多模態融合的決策機制顯著提升了對特殊場景的適應能力。

  三、文字類引導牌理解：語義交互助力精準導航

  通過視覺與語言模型的深度整合，VLA系統可實時解析道路標識牌上的文字信息（如限速、禁行提示），並將其轉化為具體的駕駛指令。例如當遇到「前方施工繞行」標牌時，系統會自主規劃替代路線，同時向駕駛員提供語音提示。這種跨模態的信息處理能力，使車輛對複雜交通規則的響應速度和準確性達到新高度。

  四、語音控車：人機互動的安全延伸

  除環境感知外，VLA模型還支持多場景下的語音控制功能。用戶可通過自然語言指令調整駕駛模式或查詢路況信息，在提升操作便利性的同時，減少手動干預可能引發的風險。例如在高速行駛中，駕駛員只需簡單說出「保持車道」，系統即可自動維持安全軌跡。

  技術落地與產業影響展望

  目前該模型已完成真實道路測試，預計2025年內將有超過5款搭載此系統的AI汽車推向市場。這一突破不僅強化了智能駕駛在複雜場景下的安全性，更通過多模態融合技術為行業提供了可擴展的解決方案。隨著VLA模型的商業化應用，其「六邊形戰士」般的綜合能力有望加速汽車產業向智能化、安全化轉型，並重新定義未來出行的技術邊界。